时间：2023-08-03 17:29:21
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇大数据在社会治理中的应用，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：智慧城市：大数据时代；政府治理
大数据的产生为新时代的数据处理方式创造了本质上的变革，由此产生的新时代既为政府治理带来了新的机遇，同时也带来了前所未有的挑战。大数据的应用帮助政府在传统的治理功能上，提高了其对信息和数据进行分析和整合的能力，从而更大程度地满足社会大众的不同需求，促进了政府的治理效率和服务水平的提升。但是，大数据也带来了新的挑战，因此怎样把握机遇并有效利用，同时积极应对挑战是当前政府治理所面临的主要问题。
一、政府治理的新背景
简单来说，大数据就是大小超过了普通数据库的操作范围的数据群，其特征主要体现为规模大、速度快、多样化以及复杂性强四个方面，也就是说在根本上与普通的数据并没有太大差别。随着大数据理念的出现，其在计算机领域创造了标志性的技术革新。随后这一概念逐渐被应用于社会的其他行业，2013年更是被称为中国的“大数据元年”。在大数据时代里，所有生物的活动或事物都有可能被通过数据的形式来进行记录和存储。而正是由于大数据的大范围运用，数据和资源逐渐成为社会的重要生产资料。我国的科研学家提出制定大数据战略措施，通过对其的有效利用来促进国家发展，并提高国际竞争力。政府治理是一个持续的过程，大数据带来的大量的信息和资源为政府带来了更多有价值的信息。但在面对大数据时，政府的传统治理方式已难以应对。
二、大数据时代智慧城市治理的挑战
（一）治理理念面临的挑战
长久以来，我国在社会主义市场经济环境下逐渐形成了传统的政府管理体制和治理理念，正是对社会和经济进行的整体式管理，反映了政府部门的自我主义和全本观念。例如部分地区的政府管理者习惯对社会大众说套话，政府信息化程度较低，对于部分突况的反应和处理能力不足，对实事新闻的敏感度也不够高。因此我国政府一直致力于打破传统管理理念的局限，积极开展政府智慧治理理念的宣传和推广工作。大数据的产生随之带来的是信息的不断公开和共享，社会大众更容易对个人感兴趣的事物和信息进行个人观点的发表和交流。因此，此时需要政府发挥主导作用，引领社会舆论向积极的趋势发展。
（二）治理方式面临的挑战
传统的政府治理方式大多以国家控制力为依靠，通过带有强制性的指令来要求社会大众进行服从，从而实现对社会的治理目标。大数据的应用使得政府治理的方式发生了本质性的变化。一方面，数据的分析和传输方式更为优化，例如通过各类新型媒体的辅助，政府与社会大众的距离逐渐拉近，两者之间进行的交流和沟通也更为频繁，数据的传出和反馈更为密切。另一方面，计算机技术的不断革新让社会主体不断提升信息和实事的了解程度，政府不再是信息的垄断持有者，参与、合作的新型治理方式正在逐渐形成。可以说，这不仅仅是更为科学的治理态度，也反映了紧跟时代的智慧治理方式。
（三）治理体系面临的挑战
大数据的应用不仅带来了新的机遇，同时也产生了不可避免的难题。首先是隐私权的问题，现代化时代信息的传播速度极快，一旦有不利的信息得到传播，舆论便难以控制。并且只要大数据获取了足够的个体信息，即使是无关紧要的数据，组合在一起也极有可能暴露出个人的隐私。其次是数据共享的问题，大数据为社会生活和生产提供了丰富的资源和信息，使得许多个人的信息在不经意间得到传播和使用。但是，这也与我国的相关隐私保护条例不够健全和完善有关，以及政府对信息产权的保护意识不强，加之大众对新信息的好奇，最终使得信息被不断分享和公开。
三、大数据时代政府治理的革新
（一）技术革新
大数据的产生是计算机技术逐渐成熟的反映。大数据曾是被忽视的技术，所以数据处理技术的革新是大数据的运用基础。大数据技术的内容包含信息获取技术、数据整合技术、信息分析技术等。当前，大数据技术主要诞生于计算机信息产业界以及其他相关领域，若要将大数据技术分配到政府部门，并且成为政府治理的得力助手，需要政府决策者进行系统性的了解和学习。因此，近几年国家政府也逐渐与多个大型企业建立了大数据合作关系，期望能够借助商业的大数据技能来加快大数据在政府治理中的运用。通过这样的方式，有助于快速提升政府治理的能力和效率。
（二）理论革新
从表面上看，大数据技术带来的技术风暴仅仅是一种技术性的革新，但实际上，大数据所带来的是信息技术的理论和互联网思维的革新。其能够得到如此大范围的应用不仅仅是由于数据量的扩大，而是人类在对信息技术的应用思维上发生了本质的变革。通常情况下，技术的革新大多早于理念的革新，而思想的滞后则会导致技术发展速度缓慢。据此，政府决策者是否能够建立“大数据思维方式”是政府实现智慧治理的关键，也就是说，需要大数据的相关理论真正渗透到政府智慧治理的观念中来。同时，全新的时代背景下，政府实现智慧治理需要管理者确立科学的思维方式，此时运用大数据来进行进行辅助，才能更有效地提升治理质量。
摘 要：在大数据时代，伴随着大数据的迅速发展，国家治理能力的建设面临着全新的机遇和巨大的挑战。在信息时代的客观要求下，
>> 大数据背景下国家治理的现代化建设研究 大数据视角下政府治理能力现代化探究 大数据施政平台引领下政府现代化治理水平的提升 国家治理现代化的地方性视角 国家治理视角下政治文化的现代化思考 数据共享：国家治理体系现代化的前提 大数据为实现国家治理现代化提供了技术平台和实现路径 国家治理现代化视域下的协商民主 论政府主导下的国家治理现代化 治理现代化视角下的维稳 宗族视角下的乡村治理现代化 大数据与政府治理能力现代化 群众路线视角下国家治理能力现代化路径初探 国家治理现代化的新意 国家治理现代化的关键 运用大数据推进政府治理现代化的路径选择分析 大数据在政府治理能力现代化中的应用研究 人的现代化视阈下的国家治理体系和治理能力现代化 国家治理现代化 信息经济学视角下推进国家治理能力现代化的思考 常见问题解答 当前所在位置：l），2015-4-10.
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关键词：大数据；公共行政；价值理性；“全能型”政府角色；参与型公共管理
中图分类号：D9
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.01.063
1“大数据”技术的社会初探
经济商业领域“大数据”技术的成功引进，引起了公共行政领域学者的关注，并提出要转变公共行政的传统理念，构建“大数据”时代下的公共行政新模式。我国已经有一些学者提出自己的新看法，对“大数据”的公共行政发展前景给予了相对积极的预测。“大数据”在政府和公共服务领域的应用可有效推动政务工作开展，提高政府部门的服务效率、决策水平和社会管理水平，产生巨大社会价值（张兰廷，2014）。基于“大数据”的全面分析可以为政府决策提供咨询，降低决策风险，提高决策水平；为政府相关部门实时获取信息，及时处理突发、群体性问题提供可能；有利于提高政府部门整体决策管理水平，使决策更加科学、高效、合理，管理更加公平、公正、公开，为建设文明、创新的社会主义和谐起到积极的作用（宋若涛，2014）。
事实上，新事物在新领域实际运作中可能发挥的具体效用往往需要社会各界进行一定时间的论证，而非急于上马引进，否则可能会产生负面的效果。尽管我国公共行政学界对“大数据”技术有一定的展望，但目前学界并没有对“大数据”技术有一个统一的界定，相关的研究仍然处于起步阶段，能借鉴的西方经验也很有限。特别地，学界对“大数据”技术应用的负面效果探究相对较少，我们对“大数据”技术在公共行政领域中的认识相对片面。
反观我国的政府，对“大数据”技术在公共行政领域的态度基本上肯定的，近年来，我国中央政府和部分地方政府高度关注“大数据”技术并高速开展相关的建设工程。从中央政府的层面看，2015年8月，国务院了关于“印发促进大数据发展行动纲要”的通知，要求各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构认真贯彻落实“大数据”在公共行政领域的实践应用，全面推进我国大数据发展，加快建设数据强国，为此中央给予巨大的人力、物力资源（国务院，2015）。从地方政府的层面看，广东省于2012年底提出《广东省实施大数据战略工作方案》，并在2014年初正式成立省大数据管理局，加快制定实施“大数据”战略政策措施，推进相关基础设施建设，并加强政务、企业、社会“大数据”的综合开发应用，借“大数据”之力实现发展的转型升级（广东省政府，2012）；从2015年2月开始，贵州省政府也积极开展“大数据”的建设，力争将贵州大数据综合试验区建设成为汇集全国数据汇集应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。由此可见，在学界还没有对公共行政领域的“大数据”应用效果进行充分的探讨，政府部门已经先行大力开展尝试，“大数据”机构受到了我国政府部门的绝对重视。诚然，“大数据”技术在能在一定程度上促进决策水平科学性的提升，但是这并不意味着“大数据”技术在没有经过系统论证的前提下在公共行政领域扎下根并不断提升相关领域的建设投入。
2“大数据”技术的公共行政领域反思
从已有的文献分析上看，目前学界对“大数据”技术在公共行政领域引进后可能产生的弊端探讨相对较少，这给了我们对“大数据”技术进行深层次追问的空间，思考“大数据”时代下公共行政的未来发展方向应该何去何从。
从理论上看，针对经济商业领域中“大数据”技术的引进成功，笔者尝试追问，这种有限领域的引进成功是否有普遍的可复制性，这是否意味着其引进公共行政领域也必然成功？和经济商业领域相比，公共行政领域是否有和“大数据”技术契合的困难点？是否真的如一部分学者所说的，“大数据”技术的引进必然改变公共行政领域的传统思维认识模式？
从实践上看，针对政府近期开展的一系列“大数据”建设工程，笔者尝试追问，这种建设模式是否真的有助于政府部门长期推动民主决策、分析预测的发展？如果真的如政府部门设想的一样，“大数据”技术能推动政府决策科学化，是否在同一时间也不可避免地有深层次的、短期内看不见的伴随公共行政体系运行而产生的结构性副效应？“大数据”技术在公共行政领域的快速发展背后，是否有政府部门进一步的考虑，其中包含更深层次的政治行动逻辑与政治动机？
个人认为，以上的问题如果得不到深入的思考和妥善的回答，公共行政的发展模式很难实现从工业时代向信息时代的良性过渡，“大数据”时代下公共行政基本价值难以得到有效维护，最终导致社会的善治难以实现。
3“大数据”技术的公共行政领域引进适应性――基于知识领域差异的理论分析
首先，笔者暂且撇开“大数据”技术在现实生活中公共行政领域的具体运作情况，从理论上，就知识领域本身讨论“大数据”和公共行政知识系统的关系。
实际上，公共行政领域和经济商业领域之间有巨大的不可通s性。这种不可通约性的体现并不仅限于浅层的两者研究对象的不同，即经济商业领域学者研究的是不同经济主体的各种经济活动和各种相应的经济关系及其运行、发展的科学规律，而公共行政领域学者研究的是政府部门处理行政机关内部事务和社会公共事务的科学规律。两个学科之间的深层次不可通约性实际上深入到两者之间相对抽象的知识结构核心部分，这除了对两个学科本身的历史发展造成根本性的差异，也造成了它们和“大数据”技术理论上的契合度可能存在巨大的差异。为了深入探讨这个差异，笔者有必要简单回顾一下公共行政和经济商业领域各自发展的一个重要历史阶段，即公共行政领域和经济商业领域的“价值和效率”之争，以此推论出两个领域和“大数据”技术理论上的契合度可能存在的巨大差异。
在经济商业领域，19世纪末20世纪初，西方经济学快速发展，以门格尔为代表的奥地利学派与以施穆勒为代表的德国历史学派之间的发生了经济学世上有名的方法论之争。“历史主义―制度主义―演进主义”的经济学研究范式演进清晰地说明了历史学派的发展和超越；而“个体主义―演进主义―自由主义”的原则又明确地表达了奥地利学派在经济学发展中的重要作用和思想地位（靳涛，2005）。这场争论的最终结果以门格尔为代表的奥地利学派胜利而告终，即经济学领域更应该注重的是事实而非价值，重工具选择、效率提升而非价值选择。这场争论给后世的经济学发展方向带来巨大的影响，推动经济学理论的快速前进。
在公共行政领域，20世纪40年代，古典公共行政学在韦伯理论发展后期遭遇到了前所未有的挑战。美国的公共行政领域学者，西蒙与沃尔多之间展开了激烈的辩论，两人分别从两个不同的方向开辟出了行政学未来发展的路径。西蒙认为，公共行政领域要坚持价值中立取向，从逻辑实证主义的角度出发，强调“价值”和“事实”的分离；同时，他坚持经验主义立场和科学统一观念，主张重建一门更加精致、更有效率的行政科学（西蒙，1952）。相反，沃尔多批评了逻辑实证主义，将公共行政学建立在广泛的政治、历史和文化的根基上，追问公共行政本身的合法性；他注重将民主等规范价值引入公共行政中，强调公共行政学就是一种政治理论（沃尔多，1952）。这场争论的最终结果以沃尔多学派胜出而告终，即公共行政领域更应该注重的是价值而非事实，重价值判断而非工具选择、效率提升。这场争论一直影响后世，以沃尔多等一批美国年轻学者发起的新公共行政运动，推动了公共行政领域进一步的发展。从此，公共行政领域的发展基本上是以价值为主导的模式。
结合公共行政领域和经济商业领域历史上著名的“价值和效率”之争，更有助于分析两个领域和“大数据”技术理论上的契合度差异。实际上，“大数据”技术本质上只是一种信息时代下的新技术工具，它为人类社会发展带来的是“工具理性”的巨大提升，而对“价值理性”进步的贡献则相对有限。20世纪以来，经济商业领域的发展更注重的是工具选择、效率提升而非价值选择，经济商业领域的发展很多是源于工具选择的进步带来经济效率的上升，而“大数据”技术恰好能满足经济商业领域的发展现实需要而给予巨大的工具支持。从经济商业领域的成功引入案例可以发现，“大数据”的新技术和新理念改变了传统的企业运营旧思路和旧工具，它为企业提供了重要的发展新动力。反观公共行政领域，20世纪以来，公共行政领域更注重的是价值判断而非工具选择、效率提升，“大数据”的引进只能在公共行政领域的管理工具上带来一定的发展，但对其价值理念发展的贡献则相当有限。公共行政领域的引进并不意味着它像经济商业领域的引进一样，有成功的必然性，相反，公共行政领域和“大数据”技术有天然的不可避免的契合困难点。由此可见，“大数据”并必然不像一些学者说的那样能带来公共行政领域的认识理念革新，相反，它作为技术工具，在传统的公共行政理念的引导下，可能进一步固化已有的公共行政领域的管理模式，实际上是不利于公共行政核心价值的维护与信息时代下社会善治的实现。公共管理在追求公共利益精益性、在进行科学决策时具有更优的条件，也意味着公共管理在实现良好的社会治理、提升治理质量方面面临现实挑战（王峥嵘，2014）。
4“大数据”技术的公共行政领域实践――基于政治责任、政府角色的分析
4.1“大数据”技术和我国政府的政治责任
中国历史学家黄仁宇先生曾在其专著中提到，当一个国家尚不能用数目字进行有效管理的时候，这个国家的治理模式并不能和市场经济的发展实现有效契合，国家的现代化不能有效实现（黄仁宇，2014）。所谓“数目字管理”，具体指的是政府将整个社会资源整合进一个数字化的记录系统，实现社会资源在如实计算基础上的自由流动和交换，从而推动财富的创造和积累，这是资本主义商业社会、也是现代社会存在的前提条件和重要基础（陈心尘，2012）。
“数目字管理”形式的出现和市场经济的发展需求密切相关。一方面，市场经济要求市场交易过程理性化、可预测，数字为市场经济提供了必要的货币形式基础，“数目字管理”是一个国家市场经济发展的现实需要。另一方面，市场经济要求建立法治型的官僚制以此获得最高的效率，实现行政组织运作的理性化，因此可以计算的规则对于官僚制最重要（韦伯，2012），“数目字管理”也是市场经济背景下现代官僚制发展的必然要求。就本质来说，“大数据”技术是官僚体制内“数目字管理”的新形式，它的引进是信息时代下政治理性化发展的必然要求，其出现符合市场经济发展的历史必然性，也符合公共行政治理的发展需求。当代中国，改革开放以后，随着市场经济的建设不断深入，我国政府也开展了政府社会治理模式的创新，官僚体制改革中不断引入市场经济的理念，提升治理的效率。我国政府十分重视量化管理模式的引入，中央和地方政府Α按笫据”技术的高度重视就是深化“数目字管理”具体的表现之一。诚然，“大数据”技术作为新型的政府决策技术依据之一，有助于推动民主决策、分析预测的发展，但是在一定程度上也很可能成为政治责任躲避的新工具，而这一点却是黄仁宇先生对“数目字管理”的认识缺陷，也是目前学界对“大数据”技术在公共行政领域引进的认识缺陷。
关键词：反恐；大数据技术；云计算
1.引言
大数据技术所带动的云计算、物联网技术进步，将力助反恐战术水平的提升。本文重点分析基于大数据反恐的本质内含及利用大数据技术反恐在经济、政治、教育、文化、城市管理、军事等层面的部署。
2.对大数据的基本认识
2.1大数据概念
IBM公司于1950年提出高效业务智能的概念，商业智能机理是将企业中的数据通过相关技术处理来提取有助提高企业决策和运营能力的知识工具，这也许是大数据技术运用的雏形。结合百家对大数据的定义，我认为大数据时代，应该把数据背后潜在的价值作为对数据一个最基本的考量，故，大数据是指从海量、多元化的已存储的静态和高速增长的动态数据中提取能促进人类社会生产、进步的内在的相关性的信息。
2.2大数据的基本特征用7“V”+“di”概括：规模、快速、多元化、广度、深度、可视化、真实、应激性。
2.2.1广度、深度大数据神散而形不散，它一般从不同的维度进行横向、纵向的扩展。
2.2.2真实性自然界生物阴阳相生，真与假本是一胎多胞。通过对数据的处理，去伪存真，恐怖势力的活动动态能实时被我军掌握。
2.2.3应激性生物学上，应激性是生物对外界环境作出的相应的反应；任何物理物体都有实时描述自己的一个数据集合，这个数据集合就是物体的应激反应。
3.通过对数据特征的透析来支撑反恐作战的基本思想
大数据本质上是一种面向过程、面向系统、智能化的信息组织模型与服务模式，更加适应与国家治理、反恐作战等领域。孙子说，百战百胜，非善之善者，不战而屈人之兵，善之善者也。故，上兵伐谋，其次伐交，最次伐兵，最下伐攻。用兵的最上等策略，是用计谋去挫败对方，所谓不战而屈人之兵。在反恐作战中我军应充分发挥这个交战指导原则。我大胆从经济、政治、文化、教育、城市治理、军事六个层面来简要阐述在反恐作战中战术部署。
3.1反恐的经济策略
大数据技术在经济建设中正日益凸显其巨大的能量：利用大数据技术因地制宜，对农、工、商、服务业进行产品开发和业务创新、产业升级、经济转型；资源合理调配，打击投机倒把行为；促进形成具有地域特色的现代农业、高科技新型工业；减小贫富差距，提高居民收入；力助区域经济贸易圈、城市群等经济圈的发展。
例如，新疆特色农产品利用大数据技术分析、研究关于客户对产品吃法需求的数据，有助于新产品的开发，保证产品在市场上的竞争优势。
3.2反恐的政治层面
我国面临的恐怖势力源于分裂分子、宗教极端主义者、国内外培植的邪恶势力。为彻底打击、粉碎恐怖势力，可从三个方面着手：
第一方面，打掉国内外任何对恐怖势力支持的个人、组织。美国利用大数据技术进行反恐可谓屡试不爽，美国安全局局长亚历山大在一次情报委员会上承认，通过“棱镜”监视项目，政府至少挫败50起恐怖事件。
第二方面，掌握国际话语权
实现我国掌握大数据领域核心技术，提高国际话语权。我国正处民族伟大复兴的进程中，向国际说明自己发展道路的合理性；反恐的正当性；消除外国对我国发展的质疑；保障我国在国际社会的合理利益；都依赖于更多国家话语权。
第三方面，加强国际社会合作
在平等、互助、公平基础上加强与反恐经验丰富国家合作；深化上海合作组织在反恐方面的合作；发挥大数据在心理策略方面策应公共外交上的应用；
3.3反恐的文化层面
中华民族文化博大精深，利用大数据技术推动文化产业发展，使文化深入公民心灵深处，让公民找回心灵归属感。
3.4反恐的教育层面
第一方面，论个人与国家利益
我国是人民当家作主的社会主义国家，国际利益是人民利益的集中体现，是个人与集体利益的终极统一。没有国家利益就无从谈起个人利益，千千万万的个人利益汇集成国家利益。国荣我荣，国衰我耻。
第二方面，公民为维护国家利益而努力
广大公民应维护民族尊严、国家统一完整，同破坏祖国统一、民族分裂的行为作斗争，拥护国家的民族政策及外交方针，声讨分裂分子及西方少数国家的暴行；努力学习科学文化知识，为民族伟大复兴而奋斗，提高民族自信心、自豪感，树立社会责任感、提高自身道德修养，树立崇高理想及正确的人生观、价值观，做四好公民。
3.5提高城市治理
借助大数据技术提高城市的治理水平：帮助政府根据群众的所想、所需来提高服务水平、提升执政能力、建设仁爱政府、提高政府形象；。采集城市的地理信息及医院、派出所等公共服务部门的电话、位置、路线，为可能发生的紧急事件提升源头治理、动态处理、提前预警能力；缓解城市交通拥挤问题，通过对城市设置的传感器收集的数据进行分析，提取出指导人民出行的预案；在互联网上，可实现政府与人民的互动，形成政府主导，公民参与、多元协同治理的新格局。
3.5反恐的军事层面
3.5.1先胜先胜思想是孙子战争理论的基本内容之一，它一方面与知胜、称胜、易胜、势胜、全胜等思想密切联系在一起，共同构成孙子战略思想的主题框架，另一方面，又以先知、先算、先备、先机、先势等思想为主线，形成自身的内在逻辑关系。我国的反恐作战遵循指这个导思想，做到提前预警、部署，决胜于千里之外。
3.5.2反恐战场
美国海陆空一体化的作战指挥系统（NECC）具备实时提供服务能力、实时完成针对性目标情报信息搜索、处理、传递功能；实现各兵种联合作战应用和情报、态势命令、计划数据集成，实现信息资源共享。
3.5.2.1反恐战场感知设备
反恐战场感知设备是获取反恐战场恐怖势力等目标信息主要方式，设备感知能力直接影响我国反恐部署。反恐感知设备对目标信息感知、采集、传输、处理、分析、甄别、应用是我国反恐作战中指挥与控制战中有效打击恐怖势力的核心要素。反恐作战感知设备如1图。
3.5.2.2目标信息感知确认
大数据处理、分析工作离不开数据质量和数据管理，高度真实性的数据和有效的数据管理能够保证分析结果的真实。对大数据目标信息感知不仅是对目标的识别，还包括对获取的物体信息采集设施和对信息包装功能的确认，是对目标传感器设施的二维码标签和识读能力的确认，是对RFIO标签和识读能力的确认，对北斗卫星导航传感网的确认，进而对识别的物体和采集信息的可靠性与可信度进行确认。
一、互联网时代下带给城市公共安全风险管理的特点
（一）强大的数据基础
互联网技术的出现与发展有助于政府和社会及时准确地掌握相关信息，事先能消除隐患，事件发生后也能快速作出正确反应，更加有效地应对事故和灾难。以往的城市公共安全风险问题，资源、数据来源比较单一、零散，限制于科技和技术手段，绝大部分有关于城市公共安全风险问题的数据信息无法获取、或难以识别，不能完全在安全事件处置中发挥作用。因此，公共安全治理问题常常表现信息问题，尤其是对一些突发性公共安全事件，能够及时准确地获得信息、甄别信息、分析信息并快速作出决策，对于正确应对突发事件处理至关重要。例如在美国“9•11”事件发生之前及之中，来自不同渠道的报警电话、安全情报、新闻报道等大量信息蜂拥而至，让美国安全部门和警方无所适从，严重影响了当局应对这一事件的能力。直接原因都是当地政府未能及时掌握相关信息与数据，未能进行事件预防，事件发生后也未能在第一时间进行正确应对。而在互联网高速发展的今天，带给城市公共安全的大数据为我们处理相关安全事件提供了有力抓手，与大数据相关各类感知技术、物联网技术、云计算技术、移动网络技术等，可以快速将与公共安全相关的各类数据进行全方位采集和快速传输，使得公共安全治理得以基于完整的数据图谱而不是单一、零散的数据源，从而保障了危机决策与应对的科学性和有效性。
（二）全新的数据处理方法
如何对数量巨大、类型各异的数据进行快速处理是公共安全事件中危机处理的一个难点，对于一些来自媒体、网络、监控、检测设备的非结构化数据，包括文字、声音、图像、视频等。据统计，城市社会活动中产生的结构化数据与非结构化的数据分别占16%、84%。特别是在大量鲜活的、碎片化的信息在突发性的公共安全事件中突然涌出，短时间内不可能进行结构化处理。在以往的技术条件下，对这些数据只能依赖人工来进行分析和处理，严重延滞了事件应对的时机。例如某国曾发生过一起刑事案件，警察为了解犯罪嫌疑人行踪，动用1000名警察翻看监控视频录像带，耗时一个月时间，而实际上犯罪嫌疑人就一直住在公安局附近并经常外出活动。而借助互联网时代下大数据的自动提取与语义分析、处理、图像识别等技术，警察可以从公共安全事件发生时产生的大量鲜活的、碎片化的、原生态的非结构化数据中，快速挖掘出事件的原因、规律、趋势、后果，并采取相应对策。
（三）高效智能的预测手段
以往的公共安全风险治理的一大难题是无法对可能的风险点进行定位，对公共安全隐患问题进行预测。实际上，人类行为看上去具有很大的偶然性和随意性，但只要群体够大、数据够多，仍可以被有效预测。全球复杂网络权威巴拉巴西认为，93%的人类行为是可以预测的 [1]。利用互联网大数据技术，相关部门可以对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、处理、加工，归纳整理城市运行特点，为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务，充分发挥数据潜在价值，以提高城市公共安全管理水平。
在犯罪防范领域，相关部门利用公安互联网大数据进行预测预警，分析挖掘隐含关系，对重点人员信息关联分析以及案件规律分析应用，分析案件与案件之间，大型活动和社会之间的关联关系，推演出相应规律，预测和预防犯罪案件的发生。如密歇根大学的研究人员利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法分子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图，为警察更具针对性地锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。在突发事件防范领域，政府利用大数据可以监测人群活动、车辆流动、设施运转状况，在危险发生的临界点前进行预警和事先处置，从而避免事故的发生。在疾病防范领域，人们可以利用大数据对疾病的发生和传播状况进行及时跟踪，防止疾病传播失控。谷歌公司曾对5000余万条最频繁的检索词条数据进行测试，总共处理了4.5亿个不同的数学模型，并与美国疾病控制和预防中心的报告对比，追踪流行性疾病的准确率达到97%。[2]
（四）智能的风险评估手段
城市的公共安全风险是需要评估的。通过事先的风险评估，相关部门可以知道各个区域、各个机构以及各个对象发生安全事故的可能性，这对于人们合理配置力量、加强重点布防无疑是非常有价值的。但在实际中，影响公共安全的因素错综复杂。对公共安全事件发生的原因和后果，理论上有多种阐释。[3]风险管理理论认为，现代公共安全问题源于工业化大生产的不确定性，社会风险原子化分布加剧了挑战；政府规制理论指出，产业因素是众多公共安全问题的根源，产业结构影响企业素质，企业素质决定生产经营行为，生产经营行为关乎质量和安全水平；危机管理理论主张，公共安全事件的危害程度主要取决于救援和处置水平高低。可见影响公共安全发生和后果的因素十分复杂，建立起一套科学合理、有预测力的风险评估体系并非易事。基于大数据，政府部门可以对城市、区域或特定场所的安全水平进行更加科学合理的评估。同时借助于各项虚拟技术，政府部门可以在互联网的大数据基础上，对公共安全事件发生可能产生的后果、各类处置方案的有效性以及社会可能的反应进行模拟，在模拟的基础上对各种处置预案进行评估和优化。
二、互联网时代下城市公共安全的风险
（一）城市的基础设施覆盖面不足。
互联网时代下的处理技术是依赖于全面详细的数据为基础，基于大数据技术的公共安全治理，首先需要有全面、准确和详实的数据作为支撑，这依赖于现代信息技术对各类活动进行实时监测和数据捕捉。但由于目前我国的城市中对于捕捉这种数据还存在许多的缺陷，无法实现运用大数据来进行城市公用安全管理的基础。感知设施和传感网络中存在许多盲点，大量与公共安全相关的人类活动、生产经营、设施运转中产生的数据无法被及时有效捕捉，或虽已捕捉但未有及时传输到决策系统，使这些活动成为无法捕捉的活动。例如公共交通管理中，许多人不使用公交卡等电子支付工具而是使用现金，使他们的活动动向难以被察觉；在危险品管理中，一些化工企业未能及时记录危险品生产、运输和存储数据并上报，使政府无法对其进行监控。大量无法查询的活动存在，使得互联网时代下的数据分析成为无用之刃。
（二）城市的数据不能及时共享
当前，我国发生灾害的时候，是由各个部门组成的临时小组，各个部门之间缺乏沟通，彼此的工作流程不一，出现信息孤岛的问题，无法实现资源的共享。各类公共安全信息缺乏整合，公共安全信息数量大、内容杂、来源多，但在实际中这些数据往往分散于各部门、各机构和各企业，没有实现共享，“信息孤岛”现象非常普遍。这样在发生安全事件时，政府部门难以及时了解事件的完整图谱。公共安全管理系统常常按功能分而治之，在不少地方一个平安城市系统中有几种甚至十几种安防平台，且大多数之间没有实现互联，缺乏业务的有机整合。[5]例如不少地区的视频监控系统往往自成一体，覆盖面小，应用面窄，缺乏与应急联动、警务指挥、城市管理、警用地理信息系统及其他公安信息的有效联动。
公共安全治理系统与其它电子政务系统缺乏协同，未能与公共安全治理相关的医疗、社会保障、房屋管理、宣传等系统进行有效的协作，在公共事件发生后往往依赖于领导之间的协调会、碰头会等来解决不同部门之间的协作问题。
（三）城市公共安全的数据采集与数据安全之间存在矛盾
在公共安全治理领域中，许多公共安全数据本身具有双重属性，一方面它们涉及到公共安全保障，从而具有“公共性”；另一方面它们又与公众隐私密切相关，又具有“私有性”。这两种属性之间的矛盾会给公共安全治理中的大数据管理带来难题。例如政府在公共场所大量安装视频监控设备，一方面固然有助于保障公共安全，但另一方面也可能会使人们的隐私被暴露。笔者曾就智慧交通问题做过调研，一些车企反映，许多车主之所以不愿意安装车载系统，有些车主甚至将汽车自带的车载系统停用，一个重要原因是车主普遍担心启用车载系统后本人会被监控。尤其是在大数据环境中，政府需要将各方面的数据进行集成和整合，由此形成的庞大数据库完全可以勾绘出一个人的生活、工作、社交等方面的全景式图像，人们的一举一动都将随时处在政府部门的目光之中。美国到现在为止仍没有建立全国统一的个人身份识别号码体系，主要原因就是民众担心由此会导致自身的隐私被暴露。我国虽然具有强势政府的传统，但公共安全大数据管理中的隐私问题却不容忽视。
三、互联网时代下公共安全风险的应对策略
（一）加强技术支持
1、公共安全数据采集的多样化，夯实数据基础通过完善城市基础设施建设，加强对各类社会活动和城市运行数据的感知与采集，确保城市中的人、机器、设施等物体的各项动作都能捕捉到活动，为公共安全监测、预警与处置提供充分的数据基础。城市中重要的商业圈以及生活圈是人口密集、设施较多的场所，存在的安全风险也较大，例如踩踏事件、电梯事件等，这就需要加强城市的网格化管理，将数据采集的体系延伸至城市的每一个有风险的地方，防止露空，从而实现运用互联网大数据进行城市公共安全处理的基础。
2、公共安全数据存储的融合化，加强数据关联对于来自电话、视频监控设备、感知、互联网、物联网等各个渠道获取的类型多样、结构各异的公共安全信息，能进行充分的关联，使得原生态的公共安全信息能从粗放无序的数据真正转化为精细可用的信息，并最终实现高效应用。
3、公共安全数据分析的实时化，保障处理高效一个城市每时每刻都会产生庞大的公共安全信息，公共安全保障系统要能对这些海量、异构、动态数据进行迅速分析处理，从而事先发现可能存在的隐患，突发事件后能迅速找到最佳的处置对策。
4、公共安全事务决策的智能化，促进科学决策要加强公共安全数据分析工具的开发，建立数据分析模型，从而能在短时间内对海量的安全数据进行分析处理并作出科学判断，帮助政府管理者能事先对安全隐患进行尽早察觉，事中对安全事件进行合理应对。
（二）制度层面上
1、完善城市安全的数据管理网格。要对城市中重要的商业圈、产业圈、生活圈等人口或设施密度高、安全隐患大的区域进行梳理，加强网格化管理，完善各网格区域内的数据采集体系，使城市安全监控网络的触角能延伸到任何一个风险点，防止出现盲区，从而夯实城市公共安全治理的大数据基础。
2、推进公共安全数据整合。由于我国各部门之间缺乏沟通与交流，使得彼此间的信息缺乏流通，出现信息孤岛的问题，降低了办事效率，建议城市政府部门充分利用云计算技术，建立城市公共安全大数据管理云平台，将与公共安全相关的各类数据进行集中式管理，有效带动公共安全信息在各部门之间、政府与公众之间依职能、按需求进行交换与共享。同时鼓励各政府部门和社会机构以大数据云平台为基础，开发各类公共安全管理应用系统，从而提高各部门的办事效率。
3、加强大数据安全保障。既要推动公共大数据数据资源的开发与利用，又要保护好公民隐私和商业秘密。为此政府在获取公共安全数据之后，其一要保障数据不泄露，防止其它机构和人员非法获得这些数据；其二要保障数据不滥用，即使是政府自己，也不能将这些数据为所欲为，而只能将这些数据用于公共安全管理以及其它合法的公共管理职能，不能用于其它目的。
4、 建立城市公共安全风险评估和预防措施 。我们应该首先加强城市的重要领域、重点活动、重点环节等公共安全应急预案，切实制定应急规划，找到应急预警点及时风险预警信息能够有效的预防灾害发生，即使无法避免也能将危害程度降到最低，这些预警方案应该定期进行培训与演习，并不断进行完善，使得真正在应急处理中能够有效挽救降低损失。
参考文献：
[1]艾伯特-拉斯洛 巴拉巴西.爆发[M].北京:中国人民大学出版社,2012.
[2]维克托 迈尔-舍恩伯格,肯尼斯 库克耶.大数据时代: 生活工作与思维的大变革[M].杭州:浙江人民出版
[3]胡颖廉.公共安全需整体治理[N].学习时报,2015-07-13.
“两会”期间，中国政府网制作了“大数据看两会”专题，通过大数据对网上舆情进行分析解读；在央视《新闻联播》“两会”报道中，引用百度新闻关于“政府工作报告”前十名的热搜词，用大数据清晰呈现出了人们对政府工作报告的关注点；在国家信息中心网络政府研究中心的数据中，包含了新浪微博700多万条相关信息、2000项百度指数数据，以及新浪、搜狐、新华网、人民网等117家网站的进一年共52.5万篇新闻报道。这次史无前例的“数字两会”，都让“大数据”这个关键词进入到了寻常百姓的视野。
其实，大数据技术早在“两会”大放光彩之前，就已成为互联网企业业务创新、各级政府部门体察民意的最佳工具。许多企业对大数据应用的关注程度在几年前，就已经得到了具体应用，很多企业也随之设立了首席数据官（CDO）这样的职位，而许多分析机构早就经营起了"数据买卖"。
许多人也许不知道，在使用大数据对此次两会“政府工作报告”热点词汇分析以及“环境治理”、“三公公开”、“互联网金融”等过去一年中的搜索热词加工、解释的背后，一套强大的IT基础设施正在飞速运转。而这套强大的IT基础设施提供方正是曙光公司，其大数据处理平台通过强大的采集、存储、分析和提炼能力，为各大门户网站提供底层数据支撑。
作为为本次大数据看“两会”提供盛宴的“厨师长”，曙光公司大数据首席技术工程师宋怀明博士表示：“从舆情产品服务的角度看，浓缩海量信息、抵抗‘数据爆炸’，已成舆情分析平台最基本的需求。为此，曙光大数据解决方案采用了社会化行为分析技术，通对海量文本、图片、视音频等数字化内容进行集中存储和智能检索，实现互联网热点数据的深层次挖掘，。用户可以利用大数据技术的碰撞比对、频率分析、语义分析、多维融合、深度挖掘等创新特性，改变传统情报分析中的逻辑推理、综合统计、比较联系、特征解释等相对落后的技术手段，进而实现各要素之间的深度关联和智能判断。”
如今，“大数据看两会”的热潮已经延伸到会场。两会期间，多位大数据产学研的人大代表和政协委员从各个方面提出了关于大数据的应用问题，包含制定大数据标准、大数据助力网络安全、建立食品安全风险监测大数据平台、使用大数据分析解决PM2.5问题、利用大数据解决教育资源不平等等问题。而作为中国高性能计算领导者和云计算领先企业，曙光公司已经率先一步，为各大行业用户开辟出了一条摘取大数据果实的捷径。
据记者了解，曙光大数据一体机XData-Hadoop系统已在金融、电信、政府、互联网等多个行业部署与应用，并在社会舆情分析、卫星遥感数据分析等方面皆取得了令人满意的效果。（姜姝）
[关键词] 大数据;行政职能;数据共享;创新
[中图分类号] D63 [文献标识码] A 文章编号：1671-0037（2015）06-24-3
Innovation and Challenge of Administrative Functions in the Era of Big Data
Gao Jun
（Henan Research Institute of Science and Technology Information Zhengzhou Henan 450003）
Abstract：With the extensive application of cloud computing and other new information technologies，in Internet economy， mobile Internet，e-commerce and other emerging applications，the amount of data at an increasing by geometric series speed， administrative departments are inevitably faced with big data. Several large data main source and the related characteristics of the future government functions are analyzed in this paper， combined with the status quo of the services of the administrative departments and the construction of information， the challenges and opportunities will be brought by big data to the administrative department were discussed on focus， public governance problems that can be solved by the administrative functional departments with big data were analyzed.
Key words：big data; administrative function; data sharing; innovation
1 前言
几年前人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念早在2008年就已被提出。2008年，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，并提出了“Big Data”的概念。
特别是自2012年3月美国奥巴马政府签署并了一个的“大数据的研究和发展计划”，由美国国家自然基金会（NSF）、卫生健康总署（NIH）、能源部（DOE）、国防部（DOD）等六大部门共同协作，投资两亿美元启动与大数据相关技术及工具的研发，是美国政府自“信息高速公路”计划后又制定的一项重要措施，从而使得“大数据”上升到国家战略层面。
“大数据”又称“海量数据”，是指由于数据集规模过大，从而导致传统的数据库技术无法进行有效的处理。“大数据”首先是指数据集规模大，通常意义上指超过10TB容量的数据。但在具体的应用中，往往由于多数用户数据的集中存放，已经形成了PB级的数据量;其次是指大数据类型的多样化，由于其数据来自不同的数据源，而数据类别和数据格式日趋丰富，早已突破了先前所限定的结构化数据范畴，还包含有半结构化和非结构化数据。再次是指数据处理速度快，即使规模庞大数据量，也能实现对数据实时分析加工。最后特性指数据真实性高，伴随社交网络、行业资讯、自动化交易以及其他应用的新数据源的兴起，随之而来产生了大量真实可靠的不同行业领域数据。
不断积累的大数据既包含结构化又囊括了半结构化及非结构化数据，并有着在小数据量时不具备的深度知识和价值。因此说大数据在给技术带来巨变的同时，也伴生了技术创新和新的创业机遇。政府部门作为城市管理者并兼具民生服务的提供者，其不仅提供了大量高质量的数据，而且对数据应用也有强烈的需求。通过对不同时间段内的数据收集和整理，并通对其进行深入分析对比，可以发现以前很难洞察到的社会运行模式、规则和存在的问题，有针对性地加以应对，有助于提高行政工作效率、决策的科学化。本文在大数据的时代背景下，致力于有效利用大数据进一步提升行政职能部门的服务水平，提高经济效益和社会效益。
2 行政大数据价值凸显
当今社会最大的特点是高度信息化、数字化，数据在不知不觉中大量的产生。这些数据来自于社会的不同方面，涉及不同的层面，数据类型差异巨大，是对社会方方面面的真实反映。政府部门作为城市管理管理者和民生服务的提供者，其不仅产生了海量的数据，而且对数据应用也有强烈的需求。如果收集不同行业不同时间段内的数据，并对其加工整理，深入的分析挖掘，可以发现以前很难洞察到的社会运行模式、规律和存在的问题，有针对性地加以应对，有助于提高行政工作的效率以及决策的科学化。所以说政府部门应更加注重运用新的信息技术对数据资源进行深度挖掘，以满足日趋精细化科学管理的需要。同时，随着社会的发展与进步，人们对经济和文化的诉求日益提高，转而对职能部门的执政效率和透明度，工作方式的改善，社会服务等诸多方面都提出更高的要求。建议在如下几个方面有所改善：
2.1 引导日常的生活服务的方向
随着人们物质生活水平的稳步提高，对生活信息的质量也提出了更高的要求，对日常天气、饮食安全、交通服务等信息越来越关注。及时、准确的披露这些信息，方便了人们的日常生活，并有助于促进政府服务方式的转变，重塑政府良好的形象。
2.2 帮助政府职能部门提高执政水平
体现在两个方面：一是，加快促进各个行政部门提高数据的协同共享。当前经济社会面临有史以来最快的发展速度，资源环境的约束日益显现，同时城市的发展转型也迫在眉睫，从而对政府管理部门的管理能力提出了更高的要求，这必将导致提高政府部门数据共享的程度。虽然当前社会经历着历史上最快的发展的速度，但受资源和环境的制约越来越明显，城市发展也面临着转型的压力，因此对政府的行政管理能力提出了更高的期望，要求政府部门加大公共信息资源共享的力度。二是，助推管理决策水平的提高。在政策制定的初期，良好的数据分析能够提高制定政策的质量。在政策实施阶段，有效的数据分析能反映政策的实施情况。对实施监测数据的分析，可以检测政策能否依据计划实施，对实施过程中的偏差或错误，数据分析可以及时、准确加以展现。在政策评估阶段，必须通过科学的数据分析改善政策中的不足。
2.3 有助于为企业发展提供支持服务
政府信息公开，侧重于政府信息的社会属性。在创新驱动、转型发展的背景下，政府部门公共信息资源的经济属性越来越受到企业的关注。政府部门的公共信息资源日益已成为一种创造价值的新的生产要素，向企业开放后，将会极大地推动本市信息服务业的发展。
大数据可以提高政府决策的科学性和精确性，提高政府的预测预警和政府应急能力。政府部门的决策渐渐摒弃了传统的经验和直觉，越来越多的依靠电子政务的数据决策分析。目前的大数据超越了传统的数据分析方法，不仅可用于分析纯粹的数据，而且对语音、视频等都可以深入的进行挖掘。对大数据的深入和广泛应用，必将为有关行政管理部门决策的科学和准确提供强有力的支持。
3 行政大数据应用面临的挑战
大数据虽然描绘出了一副美好的蓝图，但部分行政部门之间仍存在数据无法有效共享，信息隔离现象。长期受困于信息孤岛，致使诚信系统建设以及不动产登记等改革举措均不同程度的受到影响，同时也引发了诸如数据库重复建设等浪费现象，亟待引起相关部门高度重视。
3.1 “行政部门数据割据”下的信息孤岛
目前社会服务管理信息化建设立足于大数据这个基础之上，其迫切需要各部门数据资源实现协同共享以及不同业务系统之间的互联互通。当前一些行政部门存在“数据小农意识”，不同职能部门从自身的业务需求出发，建立本部门的信息化系统，并伴随着这些系统规模的不断膨胀，致使产生一个个信息孤岛，不仅让普通民众受其困扰，也让行政部门治理水平受到制约。
目前推行大数据技术的最大障碍，主要来自于各个职能部门的利益割据。现在各个部门都在搞信息化建设，但多是为信息化而信息化，对实际应用考虑不够多，其结果是仅仅完成一个项目而已。数据库虽然建成了，可多数工作人员并不了解本部门到底有哪些数据、如何应用。“数据”、“经过请示上级领导不允许共享”，也往往是各地推进信息化数据共享中最常听到的答复。但具体为何不允许共享、到底是哪条政策不允许，又往往没有定论。实际上是一些行政职能部门缺乏“大数据意识”，把自己拥有的丰富信息只是存储在硬盘上、束之高阁，缺乏开拓进取的勇气。
3.2 信息化系统重复建设，浪费严重
由于数据资源在不同的管理部门中各自为政，这种天然的垄断性及条块划分，严重制约了政府的协调管理水平，降低了社会服务效率，减弱了应急响应能力。在目前如火如荼的大数据应用背景下，很多行政部门开始建立形式各异的数据中心、信息中心。由于其标准不同，势必导致重复建设直至造成资源浪费，并为下一步的信息集成带来新的挑战。
据报道，目前国内共有各级公积金管理机构606个，这些机构本应按照国务院《住房公积金管理条例》，进行统一系统的管理。但实际的情况却是各地开发出几百套公积金管理系统，每个系统动辄花费数百万元，多者则达千万元以上，除此之外每年还需要支付几十万到上百万元的升级维护费用。然而，这样巨大的投入，却没能产生把公积金联网管好的效果，反而形成了一个个信息孤岛。
另外还存在技术标准、数据标准、接口标准不统一，系统五花八门，给数据共享互通造成障碍，这是目前很多部门管理系统遭遇的困境，也是大数据应用发展过程中亟待解决的共性问题。
4 大数据时代行政职能的创新
4.1 加大数据资源集中的力度，提高管理能力
建立全省（乃至全国）统一的大数据平台，集中全省公共服务领域的数据资源。引入国家的相关标准，借力于国家数据存储中心。扩大数据来源渠道和范围，支持和鼓励企业与高校，行业协会，科研机构以及其他单位参与数据采集和数据资源建设;建立省数据资源管理办公室，进一步完善数据资产登记、管理、开放、开发等标准，推进规范政府数据资产管理的制度化，保证数据资源有序、有效使用。
4.2 实现信息透明和共享
使外部利益相关者（比如公民和企业）和内部利益相关者（比如政府雇员和政府机构）都能提高自身的工作效率，产生积极的经济社会综合效益。其中典型的案例是自2006年起央行上海总部公开金融信息后，以此为依托诞生一个新生的行业金融咨询服务业，先后产生了5家上市企业，拉动了十几万人的就业。目前，中国气象科学数据实现了共享，催生了一批以处理天气信息展现为核心业务的企业，其中也不乏如墨迹天气等的佼佼者，并获得了不菲的收入。
4.3 提高大数据分析能力和利用能力的建设
加强应用于大数据的关键算法和常用的基本技术研究，开发专用的分析处理工具，形成大数据技术和产品资源库;发挥龙头企业创新平台和大数据服务的专业优势，加快开拓大数据应用市场，发展第三方的数据业务，提供个性化的数据支持服务;加大数据开放、共享和应用服务的力度，探索新的商业模式，开展大数据的公共应用;有针对性地选择重点行业领域，强化云计算大数据的示范效用，以点带面，拉动大数据行业应用水平。
4.4 用政务智能替代或辅助人工决策
在浩如烟海的数据中智能化地识别出不一致、错误、异常以及虚假的信息，降低出错成本，降低利用管理中的漏洞进行诈骗概率。美国邮政（USPS）的计算机系统能够自动扫描邮件的相关数据（存放位置、派送路线、重量、体积等信息），通过与数据库中近4 000亿条数据的比较，甄别出“用邮欺诈”的邮件。扫描一封邮件只需要50～100毫秒。一旦检测出了“异常”――比如包裹邮资不足或者邮票重复使用等情况，系统就会对信件实施实时拦，再由分拣人员对其进行特殊处理。有趣的是，该项目竟然由此形成了“威慑效应”。自从2006年开始实施此计划 起，“用邮欺诈”行为减少了很多。
4.5 引导公共部门内部和外部的创新
例如，商业、非营利性机构、第三方通过开发出大数据工具和分析，对公共服务进行反馈，为改善现有的方案提出建议，从而为公共部门创造新的价值。作为“大数据”惠民的一项重要探索，北京市于2012年10月推出政府数据资源网测试版，并面向企业及个人征集应用程序（APP）。由社会力量开发的“游北京”和“爱健康”两个移动服务APP经过两年的应用升级，已经得到众多用户的认可。前者服务于大众为北京游玩提供相关信息支持服务，后者则提供了北京市所有卫生保健设施应用指南，诸如诊所、医院、养老院等位置信息可以轻易地利用这款软件定位，并可以获取附近的医疗设施，也可以进一步的查看现场网络图像。
参考文献：
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[2]陈之常.应用大数据推进政府治理能力现代化[J].中国行政管理，2015（2）：38-42.
【关键词】智慧城市；大数据；数据挖掘；数据分析
【Abstract】With the development of urbanization and spatial distribution， wisdom city construction has become the hot issues in current study， large data is the cornerstone of wisdom city construction， is a key of city construction， management decision. We introduce the large data play in the role of wisdom City， lay the foundation for further study on Application of big data technology， provides the reference for the building wisdom city digital platform.
【Key words】Wisdom City； Big data； Data mining； Data analysis
0 引言
大数据时代的到来打破了数据的垄断，信息源的扩大化和丰富化是大数据时代的重要特点。在未来，大数据将遍布城市各个角落，不管是人们的衣食住行，还是城市的运营管理，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，而大数据将为智慧城市提供“智慧引擎”。
1 大数据的含义以及特征
大数据又被称为巨量数据，指的是所涉及的数据规模巨大，以至于无法在合理时间内通过人工截取、管理、处理并成为人类所能解读的信息[1]。这些数据来自方方面面，比如传感器采集的气候信息、数字照片和视频、购物交易记录、手机信号等。
大数据具有四个特征：
（1）数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E或Z。
（2）数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，因而对数据的处理能力提出了更高的要求。
（3）价值密度相对较低，信息海量但是要完成数据的价值“提纯”难度较大。
（4）巨大的数据价值，包括商业价值、社会价值、科研价值等。
2 大数据与智慧城市建设
近年来，国内外掀起了智慧城市建设的热潮，仅我国明确提出创建智慧城市行动计划及发展战略的城市已有200多个。大数据为智慧城市建设提供了新的技术、路径、要求和机遇。
2.1 大数据是智慧城市建设的关键技术
智慧城市相对于数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的数据进行大数据处理，从而获得支撑和保障智慧城市顺利运营的多元信息。
要实现对数字信息的智慧处理，前提是引入大数据处理技术，从而来整合分析跨地域、跨行业、跨部门的海量数据的处理，将特定的信息应用于特定的行业和特定的解决方案中。
智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用的过程[2]，大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术。
2.2 大数据在智慧城市中有广泛的应用领域
大数据在智慧城市中的落脚点是为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持，大数据就像血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市各个应用系统，科学治理城市。
在智慧交通系统中，通过对道路、车辆、天气、行人等大量交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。
在智慧安防系统中，通过平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控等大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力等。
在智慧城管系统中，通过对不同时间段、不同区域、不同部门获得的大量监测数据进行实时采集、实时处理及深度挖掘，实现对城市管理实时监控与长期管理优化。
2.3 大数据对智慧城市建设提出了新的要求
大数据为智慧城市建设提供了新的技术和手段，同时也为智慧城市建设提出了新的要求。
一是，要更加注重信息共享。我国智慧城市建设的一个瓶颈在于“信息孤岛”效应[3]，各政府部门间不愿公开、分享数据，无法产生数据的深度价值和综合价值。在大数据时代，智慧城市建设应大力推进大数据基础平台和基础网络建设，积极推进信息资源数据交换和共享体系建设，使大数据真正产生“大智慧”。
二是，要更加注重信息安全。大数据时代，数据资产化成为趋势，企业内部运行数据和客户资料成为宝贵的数据资产，而且很多智慧城市应用系统涉及公民财产安全甚至国家安全，数据价值很高，因此信息安全问题成为大数据时代智慧城市建设重要难题。
三是，要更加注重大数据产业的发展。智慧城市必然催生大数据运营行业的快速发展，包括大数据的采集、储存、分析、挖掘等相关技术并且市场潜力十分巨大。未来三年我国智慧城市大数据应用市场年均将翻番。因此，在智慧城市建设过程中，要高度重视、积极培育围绕大数据运营管理的相关产业和龙头企业。
3 智慧城市与大数据实践经验
从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市（一期）”项目的支持下，提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进，最下层的是城市的感知层，再是传输层，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层，最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市，必须引入大数据技术，主要包含以下三大方面的需求。
3.1 大数据融合技术
我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发[4]，给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。
3.2 大数据处理技术
大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。
3.3 大数据分析和挖掘技术
相比于大数据融合和处理技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。
4 大数据时代推进智慧城市建设的几点建议
4.1 强化对大数据的研究
引导科研院所和相关企业成立大数据技术创新联盟，进一步加强对大数据发展前沿技术和信息的持续跟踪研究。积极开展以社会需求为导向的大数据科学研究，建立大数据分析平台，努力推出具有自主知识产权的大数据分析设备、软件和服务，加速大数据理论、技术和应用的创新。
4.2 优化大数据形成机制
加强政府部门在管理和服务过程中对数据的主动采集，在构建人口、法人、自然资源与空间地理、宏观经济等基础数据库，经济社会重点领域的信息资源综合数据库和专业数据库的基础上，建立政府大数据库。鼓励制造业企业和商业机构加强对生产经营活动中的数据采集，形成覆盖生产过程和商业各环节各流程的数据库。推进无线识别技术、传感器、无线网络、传感网络等新技术的广泛应用，提高数据采集的智能化水平。强化对大数据建设工作的组织协调，打破地区和部门数据壁垒，实现数据资源联合共建、广泛共享。
4.3 加快大数据产业发展
出台大数据产业发展与应用规划纲要，规划建设大数据产业基地，出台专项政策，成立产业发展基金，搭建研发创新平台，吸引电信运营商、知名大数据企业以及互联网领军企业落户。积极培育本地大数据企业，进一步培养和引进大数据专业人才、领军人才、应用型人才，重点发展数据获取、存储、集成、挖掘、管理、融合、安全、可视化、建模等技术以及大数据一体机、新型架构计算机、大数据获取工具、大数据管理产品、大数据分析软件等硬件装备和软件产品。
4.4 推进大数据普及应用
从推进大数据商业化应用、推动政务大数据应用两方面入手，大力促进大数据普及应用。在政务方面，重点选取医疗卫生、食品安全、港口物流、智慧交通、公共安全、科技服务等具有大数据基础的领域，建设大数据公共服务平台，强化大数据在智慧城市建设应用系统中的应用。
在商业方面，实施典型应用示范工程，支持和鼓励行业协会、中介组织开发深度加工的行业应用数据库，建立行业应用和商业服务大数据公共服务平台，提供数据挖掘分析和商业智能等大数据应用服务。推动大数据在生产过程中的应用，鼓励有条件的企业运用大数据开展个性化制造，创新生产管理模式，提高企业竞争力。
4.5 加强大数据规范管理
研究大数据产业相关的政策法规，提出数据资源权益、隐私保护等方面的法规细则建议，制定大数据相关标准，并提出技术解决手段，在保护数据资源的同时，促进数据资源合理有序地开发利用。在人才、财税、科技金融等方面出台有利于数据人才和数据产业发展的政策，逐步建立有利于大数据研究与发展的制度法规体系。重视大数据及其信息安全体系建设，加大对大数据信息安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象，加强对敏感和要害数据的监管，加快面向大数据的信息安全技术的研究，培养大数据安全的专业人才，建立并完善大数据信息安全体系。
5 结束语
智慧城市是城镇化进程的下一个阶段，是城市信息化的新高度，是现代城市发展的远景。无线城市、数字城市、平安城市、感知城市是智慧城市的必要条件。诚信城市、绿色城市、健康城市、人文城市是智慧城市应有之意，智慧城市产生大数据，大数据反过来支撑智慧城市。智慧城市与大数据技术相结合一定会有璀璨的明天。
【参考文献】
[1]李小龙.基于MapReduce的电子商务个性化推荐研究[D].北京：北京交通大学，2014.
[2]王静远.以数据为中心的智慧城市研究综述[J].计算机研究与发展，2014，51（2）：239-260.
今天，只有数据本身是科学的，分析、选择、清洗数据的过程则更接近艺术，而评价各路占卜先生水平高低则是看他们对数据的解读和演绎。
看来，大数据一直在改变历史进程。浪潮集团执行总裁、首席技术官王柏华认为，其实，我们每天都在和数据打交道，数据在不经意间已然改变了我们生活的方方面面。
数据来源多种多样
当前，数据已经成为真正有价值的资产。大数据时代，数据来源多种多样，王柏华认为，主要分为交易数据、交互数据、传感数据。即为ERP、电子商务、POS机等交易工具带来的交易数据，微信、微博、即时通信等社交媒体带来的交互数据，以及GPS、RFID、视频监控等物联网设备带来的传感数据。他用了一个很恰当的比喻，这些杂乱的数据就像来自五湖四海的人们所说的各种方言，亟需提供大数据梳理服务，让未来的数据都讲普通话。另外，他认为，从数据价值归属来看，大数据可归纳为组织数据和互联网数据，只有将组织数据和互联网数据两者整合才能创造更大价值。将这些数据概括为组织数据和互联网数据两大类型，但在实际应用中，组织数据与互联网数据尚未有效整合，在数据处理中，杂乱的数据、海量的数据，沉睡的数据严重地影响了数据的有效利用。如何整合这些数据资产，使其为政府治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心价值。
面对这些挑战，人们急需综合的大数据平台对各种数据进行有效处理。据王柏华介绍，为了进一步整合组织数据与互联网数据，浪潮推出专门针对互联网开放数据的浪潮Dro Data（卓数）数据服务平台。Dro Data互联网数据服务，可通过采集互联网公开网页，建立原始网页镜像，并对网页内容进行分词、分类、存储等处理，建立了丰富的数据资源目录和海量的可用数据，并将互联网数据分为19个大类，进行分类整理。目前，浪潮已在哈尔滨、济南、长治、绵阳、云南等地建立了基于云计算的互联网数据采集中心，截止到9月底，已采集超过7.5PB的互联网数据，并可对外提供各类数据服务。
大数据平台 更好地服务客户
随着我国企业信息化程度和水平不断提高，越来越多的企业需要大数据分析的能力以提高竞争力。在互联网，电子商务，金融，电信，零售，物流等数据驱动型行业，客户分群，客户行为分析，客户关系管理，市场营销，广告投放，业务优化，风险管理等企业核心业务越来越依赖于对数据的有效分析与挖掘，为此，大数据处理平台功不可没。
在“Inspur World 2014”上，浪潮了以云中心、云服务、云安全、云伙伴为四大方向的浪潮集团云海战略，并指出信息化建设正在从以应用为中心向以数据为中心转变。当前，数据不仅渗透到每一个行业和业务职能领域，还渗透到每一个个体的社会生活之中，形成了现实世界与虚拟世界共存的局面。在大数据时代下，浪潮集团全新了将组织数据与互联网数据整合的大数据战略，并将通过大数据平台、大数据服务和大数据应用三大方向共同推进浪潮大数据战略的落地。“传统数据的整合是正在进行的必由之路，而大数据的到来使这种摇摇晃晃的步伐变得坚定起来。”王柏华表示，“从数据价值归属来看，大数据可以进一步归纳为组织数据和互联网数据，只有将组织数据和互联网数据两者整合才能创造更大价值。”
据王柏华介绍，针对组织数据和互联网数据两大类型，浪潮还推出了云海IOP平台和云海卓数平台。云海IOP是开放式大数据处理平台，能够对组织内部数据进行整合、分析，并提供创新应用开发平台；云海卓数平台采集海量互联网数据，并淬炼其中有价值的信息。基于这两大平台，浪潮提供三类大数据服务，即组织内部数据服务整合、互联网数据及组织数据融合、组织数据的对外开放，合作伙伴可以基于这些服务开发创新应用，共同构成了浪潮大数据产业链，打造大数据产业生态圈。
现在，浪潮的大数据平台和服务已经通过服务客户应用于各种领域，在组织数据和互联网数据的整合中，为社会提供更多价值。比如，对大数据的处理，也是公安云性能提升的重点。以山东警务云为例，浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
警务云通过整合公安内外部信息资源，全面提升数据共享和信息联动运转效率，通过跨区域、跨部门、全警种联动、多信息轨迹即时跟踪和信息共享，为公安机关在警务民生、多侦联动、情报分析、社会治理等方面提供了强有力的信息化支撑平台。“警务云”平台通过内置实战要素和技战法的警务千度，集成1.5亿人像库，以及旅店业、网吧、铁路、民航、交通卡扣等数据，使单项信息拓展至28类321项，是传统搜索引擎信息量的10倍，搜索效率提升了100倍，在目前授权9700名民警使用的情况下，日均查询量高达12万次，带动后台4亿次搜索、百亿次运算。
大数据的应用打破了公安工作传统的发展路径，为济南市公安局警务运作、公安执法、队伍管理等方面开辟了新的发展路径。通过云平台对数据进行控制，利用对大数据的监控进行挖掘，实现人像、指纹比对、卡口监控等数据融合处理，为领导指挥决策、社会舆情分析提供信息研判的依据，进一步提升了警务工作能力。
开放与隐私的权衡
王柏华认为，大数据要想释放出大价值，必须共融共通，走开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来。当然，这个开放市场不仅仅是政府、企业之间开放，企业对个人也要开放。
据王柏华介绍，现在大量的关于国民经济或者说民生的数据其实还在封闭状态，在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保，包括电信运营商机构的手里。如何让这些数据流动起来，能让大家更方便，其实应该由政府带头实现等级制数据的开放共享。在不违反保密或者是国防的情况下，如果不开放大数据，那么大数据研究和创业都是无米之炊。
纵观国内目前情况，王柏华表示，政府数据开放进程还显得不够快，这其中与基础薄弱有关。谈到基础，他认为，政府无论是开放数据还是应用大数据，其基础是数据整合，而目前政府的数据整合还停留在初级阶段，尤其是政府跨部门之间的数据整合显得动力不足。
如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。社交媒体对于大数据的解构不可避免地带来隐私问题，当用户在使用电子邮件、社交网络的时候，大概也会知道自己的信息将被记录下来，当用户发表的言论或者分享的照片、视频等，都决定着互联网运营商将向你推荐什么样的资源和广告；当用户拿着智能手机满世界跑的时候，手机厂商们早已通过定位系统把你的全部信息收罗在自己的数据库里，利用这些信息来构建地图和交通信息等。
以前，这些记录几乎不会对普通人造成影响，因为它的数量如此巨大，除非刻意寻找，人们不会注意其中的某些信息。但是，随着大数据技术的不断进步，这一状况正在悄然发生改变。大数据技术就好比互联网应用中的“夏洛克・福尔摩斯”，隐私问题又该如何权衡？王柏华认为，开放公共数据，并善用这些数据的话并不会侵犯公民个人隐私，数据只有真正开放了，才能为人类创造更大的价值。
大数据人才 求贤若渴
【关键词】大数据；信息；应用
随着信息技术的快速发展，信息在人们的生活中、工作中扮演着越来越重要的角色。人们对信息的处理和应用也经历了电脑时代，互联网时代，一直到现在的大数据时代。大数据像血液一样遍布城市生活的各个方面（智能交通、智能医疗、智能营销等），并推动政府职能部门及企业管理者们从“经验治理”向“科学治理”转型。
一、大数据概述
“大数据”是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构技术，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展创新。“大数据”的精髓在于“大”，其不仅说明数据的数量庞大，还意味着数据种类繁多、结构复杂，变化速度飞快。大数据具有四种特性：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多）和Veracity（真实）。（1）Volume——数据量庞大，从TB级别跃升到PB乃至EB级别（1024GB=1TB；1024TB=1PB；1024PB=1EB）。这样的数据量已让传统的数据库难以处理，也让人们掌握更全面的信息。（2）Velocity——数据量巨大，数据处理、分析的速度就得快，云计算、物联网技术使人们对信息能即时、快速的处理。（3）Variety——数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，更多类型的数据源提供了了解用户个性化特征的更全面的信息。（4）Veracity——真实是数据的生命，更精确的数据保证了分析结果的准确性。
二、大数据对信息的影响
（一）信息的安全性
随着产生、搜集、分析的数据量越来越大，数据的集中存储增加了数据泄露风险，如何保护这些数据资源的安全，显得日益重要。同时要保证这些数据不被滥用，也成为信息安全的一部分。另一方面，大数据对数据完整性、可用性和秘密性带来挑战，在防止数据丢失、被盗取和被破坏上存在一定的技术难度。企业需要考虑如何应对数据泄露风险，并且建立相关预案，也要从网络安全、数据安全、灾难备份和安全管理各个角度考虑，部署整体的安全解决方案，来保障数据安全。
（二）个人信息隐私的保护
大数据时代下，用户享受着企业为其量身打造的个性化服务，而企业利用用户活动产生的“大数据”进行分析利用发家致富。这看似双赢的局面，就在用户享受所谓“个性化服务”的同时，其隐私也在一定程度上受到威胁，陷于尴尬。大数据时代，用户在互联网的一举一动都会被服务方知晓，变成各类数据。当用户浏览网页、发微博、逛社交网站、网络购物的时候，所有的一举一动实际上都被系统监视着。就像京东监视着用户的购物习惯，百度监视着用户的网页浏览习惯，新浪微博了解用户的心中所好，腾讯似乎什么都知道，包括用户的社交关系网。在这种情况下，个人隐私会逐渐变得无处遁形，如何保护用户的隐私，尤其是一些个人信息，成为一个难题。
三、大数据下的信息应用
大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其社会价值、商业价值已经显现出来。首先，政府拥有大量的数据，可以帮助政府更好地科学决策，有效施政；其次，手中握有数据的公司基于数据交易即可产生很好的效益，还可以帮企业做内部数据挖掘，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售额，增加利润。
（一）帮助政府正确有效决策
我国政府拥有大量的经济、交通、气候数据，如何挖掘海量数据的潜在价值，为城市治理、市民生活提供可靠的决策建议，是建设宜居城市、智慧城市所面临的重要课题，也是帮助政府进行科学决策的重要助手。近几年，PM2.5成为政府、企业、民众关心的热点话题，中国的许多城市经历了一场被动的“战争”——全民应对雾霾天气。在北京，政府不得不以工地停工、公车停驶、工厂停产等种种措施，尽力减少各种污染物的排放。雾霾是怎么产生的，对大多数公众来说，一直是个模糊概念。环保部门分析，第一，污染物排放量大，燃煤、机动车、工业扬尘，这些污染源排放量大，是造成空气严重污染的根本原因；第二，扩散条件不利；第三，区域污染和本地污染“贡献”叠加，PM2.5污染区域性及相关联区域污染相互传输，是重污染形成过程的重要因素。解决雾霾问题需要大量的数据及科学分析。核心是了解燃煤、机动车、工业污染和扬尘究竟各自“贡献”了多少PM2.5？准确的数字是多少？2013年，中科院大气物理所研究员王跃思与其同事唐贵谦、潘月鹏完成了一项有关PM2.5的研究，名为《北京及周边区域颗粒物和细粒子排放源特征及其来源解析》。报告指出，就北京原生PM2.5排放而言，机动车排放占50%，工业占38%，居民占8%，电厂占4%。通过该报告，政府可以分析整理出北京及周边区域大气污染物排放清单，分析出大气污染物排放的特征，来源及其形成机理，在此基础上提出更有针对性、更有效的治理措施。
（二）帮助企业进行精准营销
消费者的消费日趋理性和个性化，研究消费者的消费习惯及消费趋势就成为商家面临的重要课题。在这种情况下，大数据的作用就开始显现出来了。沃尔玛、麦德龙、肯德基等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置。这些企业可以将数据与交易记录结合，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价方面给出意见，此类方法已经帮助企业减少了17%的存货，同时增加了高利润品牌商品的比例。电商时代的营销就更为精准。电商网站记录用户购买行为有助于电商网站为用户提供个性化服务，也为其带来巨大的商机。网站通过社会化网络数据的挖掘分析，了解用户在下一时段的购买倾向，甚至通过对所有用户购物行为的分析，清楚的提炼到底那些用户在未来一个月需要购买什么类型产品、需要多少数量。例如用户在电商网站上购买了西裤，相关的西裤推荐就会在未来一段时间内推荐给用户；用户在社交网络上提到某种产品或服务，这类型的产品或服务就能主动找到用户。电商网站推荐的商品基本都与用户浏览或购买的商品有关，具有个性化、细分化、针对性的特点，而这些都依赖于对用户浏览、消费信息的挖掘和分析，提高了用户满意度，也增加了企业收益。
（三）为客户提供适合的产品和服务
据中国互联网络信息中心2012年的统计报告显示，截止2012年底中国网络视频用户达到3.72亿，占网民数量的65.9%。视频用户多，但喜好各有不同，同时版权购买费用高。在这种情况下，弄清网民喜好，有针对性的购买、制作电视剧、电影就成为视频网站的迫切需要。2013年，最火的美剧当属Netflix制作的《纸牌屋》。它在美国和其他40个国家及地区已经成为网络点播率最高的剧集。国内得到独家版权的搜狐视频上线该剧20天后，播放量超343万次。该剧的火爆得益于精彩的剧情及优秀的导演和男主角，而这部电视剧的导演和男主角都是被“算”出来的。Netflix在美国有接近2700万的订阅用户，这些人每天在Netflix上产生3000多万个网络点击行为，例如暂停、回放或者快进，并且用户每天还会给出400万个评分，以及300万次搜索请求……根据数据，点击率非常高的鬼才导演大卫·芬奇和男演员凯文·史派西，成为了主创的选择。大数据就这样注入了电视剧行业。《纸牌屋》被誉为电视剧行业通过互联网挖掘用户行为数据分析结果的第一次战略运用，这似乎给电视剧、视频网站从业者带来了一种新思路。在此之前，电视制作者并不知道全国爱看武侠剧、爱情剧、喜剧观众在哪里，他们是谁，有了大数据以后，制作者就可以精准地找到他们，然后制作出对应的剧作推送给目标观众。
（四）帮助人们灾后科学救援
技术研究机构IDC曾预计，大量新数据无时无刻不在涌现，并以每年50%的速度递增。从通信到测定方位、温度甚至大气化学变化，大数据应用无处不在。2013年4月，四川雅安芦山发生7.0级地震，灾区损失严重。政府等权威部门缺乏大数据管理能力的问题，在雅安地震中凸显。灾区没有每日更新的数据，重要数据难以公开而造成交通拥堵，救援工作难以开展；没有统一的物流中心和转运车辆，造成物资发放混乱。可见，缺乏大数据时代的管理思维和协调能力，必然会影响救灾效率。拥有大数据、应用大数据的公司在这方面做出了表率。在灾后救援中，高德公司紧急上线了高德导航雅安版。这一版本中，集成了雅安当地最新的救助点信息，方便救援队伍及时将伤者运送到最近的救助点；行车公告可以根据实时路况提供行车建议；“位置分享”可让救援人员很快找到需要帮助的人。救灾需要精准数据和细致兼备的后勤管理，也更需要我们把所有相关信息转化为真实行动的大数据管理，为科学救灾提供依据和指导。
四、结语
大数据时代的发展是和谐的、合作共赢的，因为数据财富和资产可以复制、递增、共享。但要实现大数据环境下对信息的充分有效利用，面临着许多挑战，如大数据处理技术、工具等不是很完善，人们的思维有待改变，企业组织架构需要调整等。要解决这些问题，需要确定信息应用的目标，储备培养大数据相关技术人才，完善企业内部整合能力，形成一个有效利用信息的机制，实现信息的价值。
参考文献
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[3]罗锦莉，大数据时代下，尴尬的用户隐私[J]，金融科技时代，2012（12）：26～31
[4]李新玲，应对雾霾天：对“大数据”的期待[N]，中国青年报，2013-1-24（12）
关键词：大数据；政府；数据管理
大数据开启的时代转型在世界范围内方兴未艾，它在商业领域发挥巨大作用的同时，正大步向政府部门进军，其产生的思维革命与方式转变正不断冲击着政府数据管理。讨论大数据背景下政府数据管理而临的机会与挑战，寻求政府数据管理的变革途径显得尤为必要。
一、大数据与政府数据管理概述
大数据是通过量化角度认识世界的有效途径，是改变市场格局、组织结构，以及政府与公众关系的独特方法。大数据具有转化为国家重要公共信息资源的潜力，作为重要的信息资本和数据资源，俨然被各国政府提升到了战略高度。政府部门己然开始考虑向大数据管理迈进，在数据信息量飞速增长的当今，通过多元化渠道来搜集数据资本，挖掘决策信息，支持政策制定。
面向大数据管理的技术与模式研究首先兴起于西方国家，政府希望运用大数据来增强其解决诸如自然灾害和恐怖袭击等国家难题的能力，同时提升其服务公众的信息和咨询功能。国际上已有一些国家推行了先驱性的政府大数据探索，并积累了管理经验。
（一）着力开展国家数据管理项目部署
而对大数据带来的挑战，各国政府给予空前重视，以不同方式开展大数据管理，于宏观层而部署本国大数据战略。2004年，英国政府建立水平扫描中心，以提高政府应对跨部门和多学科数据管理挑战的能力。2011年，水平扫描中心通过对多渠道数据进行深入分析，预测了环境保护对缓解资源紧张局势和维护国际安全的作用。2012年，欧盟委员会在“2012欧盟数字化议程和挑战”中指出，大数据战略是数字化议程一部分。2011年，韩国国家信息通信技术战略总统委员会提出大数据发展倡议，建立广泛的政府大数据网络分析系统，促进政府和私营部门之间的数据整合。
（二）拓展公开信息数据资源服务平台
更大程度地公开和整合政府数据资源，是提高政府信息公共服务能力，提高政府公信力的有效方法。韩国卫生福利部建立社会福利综合管理网络，分析来自35个机构的385种不同类型公共数据。
（三）自主探索跨部门、跨区域的数据管理合作
结合国家层而大数据管理部署，进行部门间或国际间合作是一个较好途径，政府部门和区域根据自身数据管理特点，制定各自层而的特色数据管理策略。英国等17个国家与IBM公司共同发起了DOME大数据合作项目，开发能够处理每天来自平方公里列阵射电望远镜的超过1EB数据集的超级计算机系统，探讨新兴技术于日常积累的大数据的计算、存储和分析的应用。
当前，我国政府数据管理以做出一些探索。国家统计局自2011年着手研究政府大数据应对之策；上海市政府运用大数据，对接1号店、上海钢联等企业，落实大数据在政府管理中的战略要求；南通市以综合数据管理平台为突破口，依托政府支持，协调48家成员单位，探索出部门信息归集运用新模式。
二、我国政府大数据管理的机遇与挑战
与国际相比，我国政府大数据管理还处于起步阶段，跨部门和跨领域的合作函待加强，信息平台构建的任务十分紧迫。
（一）大数据丰富政府数据资源数量，改善政府数据资源质量.
政府各部门结合部门职能创建海量数据库，借助数据管理解决实际问题和提供公共信息服务。历经多年并不断提升的政府数据信息化建设，使得政府领域积累的行政记录数据大规模增长。
（二）大数据提升政府数据资源管理技术，节约政府数据资源管理成本
政府大数据不受时空限制，可重复使用，处于持续更新中，不断发展的数据资源要求数据资源管理技术升级。国际范围的政府大数据技术正不断取得突破与发展，大数据技术日趋成熟。国际上各国政府部门的数据管理实践，能够给我国政府数据管技术提升带来启示。我国商业领域大数据应用己取得一定进展，其大数据技术可以批判性地应用于政府数据资源管理。政府大数据规模巨大，必要时可与商业交易数据和网络用户数据对接，要求政府具有与数据规模相适应的数据存储与处理能力，在硬件上提升政府数据库更新维护能力，在软件上推动相关技术创新与人才培养。大数据利用已有的行政记录、交易记录和网络信息，能够大大降低统计调查的成本，节省政府数据管理开支。同时，政府部门为掌握社会发展状况和综合管理社会资源，势必进行一定规模和频率的统计调查活动。许多数据搜集活动仅存在调查口径与统计标准的微小差别，造成统计调查的相似与重复，从而增加了被调查者的统计负担。政府整合利用大数据能够大大降低被调查者的负担，使其免受重复调查影响。
（三）大数据促进政府数据管理体制机制改革，增加政府数据资源管理深度 伴随日益明显的政府数据开放趋势，大数据将是政府数据透明管理的开端。大数据冲击着政府数据管理的固有体制模式，为政府数据管理提供了新的思路，有利于建立信息共享机制，完善信息职能，强化政府服务功能，实现政府数据管理体制机制改革的新飞跃。大数据的多样性与复杂性，要求政府全而开展数据管理信息化与标准化建设，以适应大数据给政府数据管理带来的冲击，促进各级政府数据管理部门全而提升其硬件与软件技术，改革统计调查方法，变革数据管理流程设计，制定数据管理标准推动大数据信息平台建设。政府数据管理主要以逐级汇总的历史数据为主，数据周期长，无法即时反映经济现象的当前变化情况，政府信息咨询功能具有时滞性。利用大数据能改变这一现状，网络实时记录和上传的信息，通过云计算和物联网等技术进行快速分析和计算，使得数据的实时分析和实时报告成为可能。
大数据增加公众对政府数据公共资源的需求，增大对政府数据管理能力的考验，提高对政府数据产品的质量要求。当前我国政府的数据管理意识和技术还不能够完全适应日益增长的社会公众数据信息需求，仍然存在一些函待解决的问题。
第一，大数据冲击政府数据管理体制。政府大数据管理采取专业部门独立上报模式，管理相对分散。政府为适应大数据环境，必须改进原有的数据收集制度，新型调查制度的制定与实践比较困难。由于其复杂性与专业性需要安排专业人员进行管理，需要调整己形成满足传统调查体系要求的人力资源结构。新调整的人力资源结构，可能无法快速适应大数据要求，也可能由于人员变动影响传统调查开展。而且，大数据概念相对新颖，涵盖的范围可能超出现有法律规章的规定与说明，保证大数据环境下的数据管理能够高效有序地进行，特别要保护国家秘密、企业秘密和个人信息不受侵犯，需要增加有关的数据管理法律规章。
第二，大数据冲击政府数据管理的思维。大数据具备的自身特点使其区别于传统数据，需及时转换思维模式，调整数据管理的内容以适应大数据管理要求，对传统政府数据管理理念与模式形成挑战。树立大数据意识是政府部门有效管理大数据的基本前提，大数据意识的缺乏可能严重滞后我国政府大数据管理进程，降低大数据管理创新速度。大数据概念引起政府部门重视相对滞后，政府管理部门缺乏大数据意识。我国社会公众对于政府数据管理的职能和具体工作还不够了解，对于大数据理论与实践的认识还不够深刻，无法以社会公众监督形式成为推动政府大数据管理变革的坚强力量。
第三，大数据冲击政府数据权威性。电子商务和社交网络飞速发展，政府己不再是数据唯一者。商业领域和社交媒体积累了海量数据，对数据进行开发与挖掘，分析结论提供咨询服务。虽然存在一定相似性，但由于数据渠道和计算方法不同，其数据结论往往与政府存在一定差异，影响政府权威性。因公众对政府数据的服务需求日益旺盛，但政府数据在顶层设计上的宏观性存在先天不足，没有以微观性的公众需求为导向，对数据解读不够个性化。关键性的数据资源存在壁垒，未能开放到公众个人。如何在保障必要机密的情况下，适当开放数据资源，增加与公众需求相适应数据信息共享。大数据具有噪声性和低密度性的特点，政府进行公共数据产品提供，就需要对大数据进行规范化处理，确保数据产品的质量。政府数据部门进行制定和更新数据标准同样存在困难。
第四，大数据冲击政府数据管理技术。政府大数据管理需要深度挖掘更具价值的指标数据，更好地服务决策制定与社会管理，这需要更加专业化与高效化的数据处理技术，需要高水平与高素养的专业数据处理人员。传统的数据存储与处理设备无法满足与日俱增的数据量增长，即时交互的信息需要更加专业的硬件设备支撑响应，需要政府根据实际情况调整与更新硬件设备，这可能增加政府数据管理成本。
三、政府大数据管理的对策建议
大数据时代己然到来，为更好地实现社会管理，满足公众需求，完善数据信息资源公共服务，政府部门可从以下方而探索其大数据管理之策。
（一）加大宣传和培养力度，自上而下提高大数据意识和能力。以科普宣传为主要手段，在公众范围内普及大数据知识。提高政府数据管理人员大数据意识，学数据前沿知识，转换大数据思维，接触大数据实践。专业大数据管理人才是最直接与政府大数据打交道的人员，直接影响部门数据处理效率。政府可以与高校联合培养的模式，也要加大具备多方向知识结构的复合数据管理人才培养，必要时引进外部优秀数据管理人才。
（二）不断优化政府职能机构配置，建立健全大数据管理体系。强化政府数据管理的服务职能，着力考虑数据需求者的运用目的与环境，对用户需求展开调查，服务需求者的决策制定与行为选择。在调查方法上，丰富政府调查数据的类型，利用已有电子行政记录、商业交易记录和网络用户信息，降低调查成本。在指标设计上，应由宏观向微观转变，增设满足社会需求指标，减少重复或不必要指标。在数据标准上，明确数据含义、计算方法、数量单位和应用环境，使数据合理应用。
（三）多角度深化领域间合作，着力引进和创新大数据技术。大数据应提升到国家战略高度，结合实际从国家高度提出大数据计划，自上而下逐步渗透，制定各部门大数据计划或部门联合大数据计划。政府大数据作为保密性质的重要公共资源，我国采取政府与商业联合开发的模式较为适宜。在初期着力引进外部大数据管理技术，力求掌握核心技术，在中期采取边引进边创新的策略，探索适合我国的政府大数据管理技术，在后期着力开发具有中国特色的大数据管理技术，掌握大数据技术主动权。
（四）建立政府大数据服务平台，维护政府权威与公信度。建立官方数据服务平台，促进政府公共数据查询服务公开透明。在保护国家秘密、商业秘密、个人信息基础上，以政府官方网站为依托，打造在线政府大数据信息平台，向社会公众免费公开非数据。在公共服务场建设数据查询服务基础设施，切实增强数据可获得性。平台实施统一标准，做到科学规范，保证数据可比，实现数据共享。
（五）完善相关法律规章保障，确保大数据环境信息安全。政府部门有必要建立健全大数据相关法律法规，重点制定与大数据新问题相关的法律法规。提升大数据安全保障技术，通过技术手段监测数据安全程度，不断升级数据安全核心技术，加大对本国数据安全相关企业投入，共同开发新技术。不断配套完善政府大数据管理组织体系，共同维护数据安全。
大数据时代的政府数据管理任重而道远，需要我国政府结合当前实际情况，树立大数据意识，保持扬弃态度，加快数据挖掘技术创新，不断深化数据管理革新，进而加速大数据应用进程，提升政府数据服务能力，共同推进大数据背景下政府治理的现代化。
参考文献
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2016年5月19日，“2016中国大数据应用大会”会在北京国家会议中心举行，就大会的筹备情况作了介绍。
“2016中国大数据应用大会”由中国大数据专家委员会、中国电子信息产业集团有限公司、成都市人民政府共同主办，将于7月14日―15日在成都世纪城国际会议中心举行。此次大会以“大数据与智能时代”为主题，旨在促进大数据与各行业、各领域的深度融合，探讨大数据的技术创新和产业促进发展。
大数据产业的巨大价值，引起了全球各国的高度重视。美国的大数据已在医疗、教育、税收等领域创造了巨大的价值，美国政府已开放37万个数据集和1209个数据工具；大数据在OECD组织中的欧洲国家公共管理部门创造了上千亿欧元的经济价值；日本、澳大利亚、新加坡等国也纷纷出台大数据发展政策。我国也在2015年9月《促进大数据发展行动纲要》。随着互联网、大数据技术与传统产业不断融合，将催生更多新的大数据创新机会，为实体经济发展带来新的突破。我国目前大数据产业仍旧处于初级发展阶段：数据丰富与开放程度不够、数据挖掘与分析工具性能待提高、模式创新与业务拓展能力待提高等。长远来看，大数据将在能源、金融、医疗、制造、地理信息、消费等行业大有用武之地。大数据将持续激发商业模式创新，不断催生新业态，成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来电子信息产业格局产生重要影响。
恰逢其时的“2016中国大数据应用大会”将给大数据产业链的各个环节带来更多惊喜和启发。据了解，此次大会由主论坛和多场分论坛构成，话题涵盖了大数据领域的热点。
主论坛将围绕业界关注的热点话题：大数据与未来智能社会、未来地球科学计划与大数据、大数据生态系统构建、大数据与人工智能新思路、医疗大数据与智慧民生、大数据行为分析与智能电子商务、大数据与智慧城市建设、政府治理能力提升与大数据、大数据与信息安全服务等内容展开探讨。
多场分论坛也紧扣主题，将分别围绕智能制造、大数据核心技术、地理信息与大数据、大数据与健康医疗、大数据与互联网金融、宏观经济大数据等热点话题进行深入探讨。
此次大会得到了四川省及成都市的大力支持，作为主办方之一的“中国西部硅谷”、中国IT产业第四极的成都市，是中国大数据产业的一个重要基地。大会将邀请海内外大数据领域的主管部门领导、知名专家、行业用户、企业出席并作报告。会议内容将面向大数据技术和产业主管部门领导、大数据技术专家、大数据行业应用技术主管与CIO、大数据技术开发者及广大用户。
据悉，组委会将为与会者提供一个高端、精彩的交流平台，将大数据大会打造成为专业化、国际化、高端化的一流行业盛会。
